Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva,Cristiano Cassiano da
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Coelho,Ricardo Marques, Oliveira,Stanley Robson de Medeiros, Adami,Samuel Fernando
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000400003
Resumo: O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.
id SBCS-1_b00339f7beabd3f461d8f309a8fdc499
oai_identifier_str oai:scielo:S0100-06832013000400003
network_acronym_str SBCS-1
network_name_str Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)
repository_id_str
spelling Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campomodelagem de associações solo-paisagemmineração de dadosqualidade de mapas pedológicoshipercubo latinoamostragem em transectosmapas de reconhecimento de solosO mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.Sociedade Brasileira de Ciência do Solo2013-08-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000400003Revista Brasileira de Ciência do Solo v.37 n.4 2013reponame:Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)instname:Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)instacron:SBCS10.1590/S0100-06832013000400003info:eu-repo/semantics/openAccessSilva,Cristiano Cassiano daCoelho,Ricardo MarquesOliveira,Stanley Robson de MedeirosAdami,Samuel Fernandopor2013-09-24T00:00:00Zoai:scielo:S0100-06832013000400003Revistahttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_serial&pid=0100-0683&lng=es&nrm=isohttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||sbcs@ufv.br1806-96570100-0683opendoar:2013-09-24T00:00Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) - Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)false
dc.title.none.fl_str_mv Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
title Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
spellingShingle Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
Silva,Cristiano Cassiano da
modelagem de associações solo-paisagem
mineração de dados
qualidade de mapas pedológicos
hipercubo latino
amostragem em transectos
mapas de reconhecimento de solos
title_short Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
title_full Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
title_fullStr Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
title_full_unstemmed Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
title_sort Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo
author Silva,Cristiano Cassiano da
author_facet Silva,Cristiano Cassiano da
Coelho,Ricardo Marques
Oliveira,Stanley Robson de Medeiros
Adami,Samuel Fernando
author_role author
author2 Coelho,Ricardo Marques
Oliveira,Stanley Robson de Medeiros
Adami,Samuel Fernando
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva,Cristiano Cassiano da
Coelho,Ricardo Marques
Oliveira,Stanley Robson de Medeiros
Adami,Samuel Fernando
dc.subject.por.fl_str_mv modelagem de associações solo-paisagem
mineração de dados
qualidade de mapas pedológicos
hipercubo latino
amostragem em transectos
mapas de reconhecimento de solos
topic modelagem de associações solo-paisagem
mineração de dados
qualidade de mapas pedológicos
hipercubo latino
amostragem em transectos
mapas de reconhecimento de solos
description O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-08-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000400003
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000400003
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S0100-06832013000400003
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Sociedade Brasileira de Ciência do Solo
publisher.none.fl_str_mv Sociedade Brasileira de Ciência do Solo
dc.source.none.fl_str_mv Revista Brasileira de Ciência do Solo v.37 n.4 2013
reponame:Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)
instname:Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)
instacron:SBCS
instname_str Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)
instacron_str SBCS
institution SBCS
reponame_str Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)
collection Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)
repository.name.fl_str_mv Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) - Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)
repository.mail.fl_str_mv ||sbcs@ufv.br
_version_ 1752126518890332160